Sintonización de un controlador de temperatura a través de un autómata programable
La implementación de controladores PID en la industria tiene como principal dificultad la programación de los autómatas encargados de los procesos, lo que usualmente se traduce en controladores on-off sin ningún tipo de sintonización. El objetivo de la investigación fue el establecer el rendimiento...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2018-08-01
|
| Series: | Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/investigacion_duitama/article/view/8513 |
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| author | Daniel Cera-Martínez Jesús Eduardo Ortiz-Sandoval Oscar Eduardo Gualdrón-Guerrero |
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| description | La implementación de controladores PID en la industria tiene como principal dificultad la programación de los autómatas encargados de los procesos, lo que usualmente se traduce en controladores on-off sin ningún tipo de sintonización. El objetivo de la investigación fue el establecer el rendimiento de algunas técnicas de sintonización de constantes, en un controlador lógico programable comercial, evaluándolas de forma práctica en un sistema temperado. El sistema está compuesto por un recipiente con agua, un controlador PID en el PLC s7-300, haciendo uso del módulo de control de temperatura Siemens FM 355-2C, una resistencia calefactora AC como actuador (controlada por voltaje DC), y termocupla tipo E como sensor de temperatura. El modelo matemático del sistema, así como las constantes del controlador PID, se obtuvieron a través del módulo PID Tuner de Matlab. Las técnicas de identificación estudiadas fueron: la red neuronal MLP, la red auto-regresiva no lineal con entradas exógenas (NARX) y la red neuro-difusa (ANFIS). Los resultados indican que las técnicas anteriores son adecuadas para sintonizar un controlador PID, siendo aplicables en procesos industriales. |
| first_indexed | 2024-04-24T08:22:33Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2027-8306 2389-9417 |
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| publishDate | 2018-08-01 |
| publisher | Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia |
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| series | Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación |
| spelling | doaj.art-6b93978a1fb0484b8b499023814a53832024-04-17T00:26:24ZengUniversidad Pedagógica y Tecnológica de ColombiaRevista de Investigación, Desarrollo e Innovación2027-83062389-94172018-08-019110.19053/20278306.v9.n1.2018.8513Sintonización de un controlador de temperatura a través de un autómata programableDaniel Cera-Martínez0Jesús Eduardo Ortiz-Sandoval1Oscar Eduardo Gualdrón-Guerrero2Universidad de Pamplona, PamplonaUniversidad Técnica Federico Santa María, ValparaisoUniversidad de Pamplona, PamplonaLa implementación de controladores PID en la industria tiene como principal dificultad la programación de los autómatas encargados de los procesos, lo que usualmente se traduce en controladores on-off sin ningún tipo de sintonización. El objetivo de la investigación fue el establecer el rendimiento de algunas técnicas de sintonización de constantes, en un controlador lógico programable comercial, evaluándolas de forma práctica en un sistema temperado. El sistema está compuesto por un recipiente con agua, un controlador PID en el PLC s7-300, haciendo uso del módulo de control de temperatura Siemens FM 355-2C, una resistencia calefactora AC como actuador (controlada por voltaje DC), y termocupla tipo E como sensor de temperatura. El modelo matemático del sistema, así como las constantes del controlador PID, se obtuvieron a través del módulo PID Tuner de Matlab. Las técnicas de identificación estudiadas fueron: la red neuronal MLP, la red auto-regresiva no lineal con entradas exógenas (NARX) y la red neuro-difusa (ANFIS). Los resultados indican que las técnicas anteriores son adecuadas para sintonizar un controlador PID, siendo aplicables en procesos industriales.https://revistas.uptc.edu.co/index.php/investigacion_duitama/article/view/8513control de temperatura; PLC; técnicas de identificación; redes neuronales; controlador PID. |
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